-
公开(公告)号：CN115238855A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210567235.3
申请日：2022-05-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种基于图神经网络的时序知识图谱的补全方法及相关设备。该方法包括：获取多个历史时刻的时序知识图谱和当前时刻的时序知识图谱，分别对每个所述时序知识图谱进行预处理；将经过所述预处理的全部所述时序知识图谱输入至经过预训练的补全模型中，得到当前时刻的所述时序知识图谱上每个节点的最终表示向量；通过相似度计算模型从预先构建的候选集中选取与所述最终表示向量对应的节点的相似度最大的候选节点作为补全节点，并基于所述补全节点对当前时刻的所述时序知识图谱进行补全。本申请提供一种基于图神经网络的时序知识图谱的补全方法及相关设备可方便有效地补全时序知识图谱。
-
公开(公告)号：CN115169433A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210610864.X
申请日：2022-05-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种基于元学习的知识图谱实体分类方法及相关设备。该方法包括：获取开源知识图谱数据集；利用预先构建的图神经网络模型对所述实体和所述类别进行初始化，获得每个所述实体的嵌入表示及每个所述类别的嵌入表示；基于所述类别的嵌入表示及与该类别在所述本体视图中关联的所有子类别的嵌入表示，采用注意力机制算法得到该类别的融合嵌入表示；将全部所述实体的嵌入表示和全部所述类别的融合嵌入表示输入分类模型中，经由分类模型输出每个所述实体对应的所述类别。本申请提供的方法及相关设备可以在知识图谱标记实体数量稀疏的情况下提高知识图谱实体分类的准确度，解决知识图谱实体分类任务的长尾分布问题。
-
公开(公告)号：CN114168952A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111242874.4
申请日：2021-10-25
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本申请提供一种神经网络木马病毒防御方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取目标网络的训练数据集，训练数据集包括有一定量的训练用图片；通过预先训练的有效区域筛选器对每个训练用图片进行筛选，以去除每个训练用图片中用于设置木马病毒的无效区域，得到筛选后的训练数据集；通过筛选后的训练数据集对目标网络进行训练。在进入目标网络之前筛选掉无效区域，隐藏在无效区域中的木马病毒无法进入到后续目标网络当中，有效地保护目标网络训练数据及目标网络的安全性。
-
公开(公告)号：CN105808696B
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201610121950.9
申请日：2016-03-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/958 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于全局和局部特征的跨在线社交网络用户匹配方法，属于社交网络领域的节点匹配技术。所述方法包括初始种子发掘和种子扩张两个阶段。本发明针对使用多个社交网络的同一用户，利用全局和局部的结构化信息，设计高效的匹配算法，来识别属于同一用户的所有账号，从而整合用户多个来源的信息，为社会科学的研究和提供个性化服务奠定基础。本发明将社交网络建模成有权图，将用户之间的亲密程度作为边的权重，更符合实际；较现有技术，本发明具有更高的精度和召回率，更有效地实现了跨网络的用户匹配。
-
公开(公告)号：CN106255197A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610654538.3
申请日：2016-08-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种分布式软交换系统的用户接入方法。包括：代理服务器接收用户设备UE发送的包括UE的用户名的注册请求消息，代理服务器确定用户名对应的超级节点；代理服务器将注册请求消息转发至超级接点。其中，通过代理服务器实现UE接入分布式软交换系统的Overlay网络，从而无需UE支持对应的P2P Overlay算法和RELOAD协议，提高了分布式软交换系统的Overlay网络的可用性和通用性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105808696A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610121950.9
申请日：2016-03-03
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06F16/958 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种基于全局和局部特征的跨在线社交网络用户匹配方法，属于社交网络领域的节点匹配技术。所述方法包括初始种子发掘和种子扩张两个阶段。本发明针对使用多个社交网络的同一用户，利用全局和局部的结构化信息，设计高效的匹配算法，来识别属于同一用户的所有账号，从而整合用户多个来源的信息，为社会科学的研究和提供个性化服务奠定基础。本发明将社交网络建模成有权图，将用户之间的亲密程度作为边的权重，更符合实际；较现有技术，本发明具有更高的精度和召回率，更有效地实现了跨网络的用户匹配。
-
公开(公告)号：CN104536984A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410743705.2
申请日：2014-12-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30616
Abstract: 本发明涉及一种外包数据库中的空间文本Top-k查询的验证方法及系统，包括：构建IR树，将IR树与Merkle哈希树相结合构建MIR树；将MIR树分离成一棵MR树和多棵关键词树；对与输入的关键词相关的关键词树进行剪枝，生成剪枝后的关键词树；通过遍历MR树和剪枝后的关键词树，生成验证对象；通过遍历验证对象恢复MR树和关键词树根节点的哈希值，与原始数据库中的哈希值进行比较，若相同，则表示查询结果完整，否则查询结果不完整；计算验证对象中每个对象的评分，进行排序，与查询出的k个结果的顺序进行比较，若相同，则表示查询结果正确，否则查询结果错误。本发明的方法通过森林索引和条目剪枝的方法，减少了验证对象中的冗余信息，降低了通信开销和计算开销。
-
公开(公告)号：CN114168952B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202111242874.4
申请日：2021-10-25
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F21/56 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种神经网络木马病毒防御方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取目标网络的训练数据集，训练数据集包括有一定量的训练用图片；通过预先训练的有效区域筛选器对每个训练用图片进行筛选，以去除每个训练用图片中用于设置木马病毒的无效区域，得到筛选后的训练数据集；通过筛选后的训练数据集对目标网络进行训练。在进入目标网络之前筛选掉无效区域，隐藏在无效区域中的木马病毒无法进入到后续目标网络当中，有效地保护目标网络训练数据及目标网络的安全性。
-
公开(公告)号：CN114186604B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202111241117.5
申请日：2021-10-25
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06F18/214
Abstract: 本公开提供一种深度神经网络样本木马的构造方法及电子设备，所述方法包括：通过注入后门中毒数据，调整深度神经网络结构以及构造后门攻击触发模式模型的方法，分析后门中毒数据、深度神经网络结构、后门攻击触发模式与深度神经网络中毒攻击成功之间的关系特性；基于所述关系特性，针对特定类别或通用类别数据构造深度神经网络样本木马的后门攻击触发模式；构造嵌入隐形后门的第一水印图案，以及构造校准图像几何变换的第二水印图案；基于优化所述后门攻击触发模式的方法构造所述深度神经网络样本木马。本公开提供的深度神经网络样本木马的构造方法构造的样本木马，具有良好的隐形性以及鲁棒性，能够为后续木马检测研究提供支撑。
-
公开(公告)号：CN116304685A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310148707.6
申请日：2023-02-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本申请提供一种对抗样本生成方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取训练数据，以及根据所述训练数据训练得到的目标神经网络模型；将所述训练数据作为输入值，分别计算所述目标神经网络模型每一层输出值的平均值，并将每一层的平均值作为该层的输出基准数据；根据所述输出基准数据，通过迭代计算，得到目标数据；响应于确定达到预定条件，将所述目标数据作为对抗样本。通过所述方法，限制了生成的对抗样本远离正常样本流形的程度，降低了对抗样本被检测到的可能性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
52
records
(took 0.029 seconds)
